Aarhus University Seal / Aarhus Universitets segl

Besøg Institut for Datalogi

Besøg Institut for Datalogi med din gymnasieklasse. Nedenfor kan du se et udvalg at oplæg og aktiviteter der kan indgå i et hel- eller halvdags program.

Intro til Institut for Datalogi og IT-Byen Katrinebjerg

Få et indblik i hverdagen som studerende på bachelor- og kandidatuddannelser på Institut for Datalogi. Oplægget vil indeholde eksempler på hvordan hverdagen er som studerende og de mange sociale og faglige aktiviteter som vores  studerende engagerer sig i. I oplægget får du både indblik i uddannelsen i Datalogi, samt uddannelsen i IT-Produktudvikling.

I vil også høre om forskningsgrupper og nogle af de store forskningsprojekter som foregår på Institut for Datalogi. 

Varighed: 30-90 min.  

Rundvisning IT-Byen Katrinebjerg

En tur rundt i IT-Byen Katrinebjerg, hvor I både vil få mulighed for at opleve forsknings- og uddannelsesmiljøet på Institut for Datalogi, Institut for Ingeniørvidenskab og Aarhus School og Engineering (Ingeniørhøjskolen). Turen byder på demoer af forskningsprojekter, studenterprojekter og introduktion til de mange forskellige lab faciliteter på Katrinebjerg, som f.eks. Center for Avanceret Visualisering og Interaktion (CAVI.dk) samt lyddøde rum og iSport installationer. Derudover vil der i løbet af rundvisningen være korte oplæg ved kandidat- og PhD studerende fra uddannelserne på Katrinebjerg.

Katrinebjerg rundvisningen arrangeres i samarbejde med Aarhus School og Engineering.

Varighed: 1 - 2.5 timer

Oplæg og øvelser: Machine learning og AI

Machine Learning og kunstig intelligens er allestedsnærværende i dagens Danmark. Fra personliggørelse af reklamer på Facebook og politiske budskaber under en valgkamp til forudseende politi-software.

I denne workshop vil deltagerne stifte bekendtskab med hvordan Big Data og Machine Learning bruges og vil blive brugt i samfundet. Eleverne vil stifte praktisk bekendtskab med teknologierne og selv få lov at bygge og træne forskellige Machine Learning modeller.

Udover den praktiske erfaring, vil deltagerne også komme til at diskutere etiske og politiske problemstillinger. Gennem hele workshoppen vil eleverne nemlig arbejde med, hvordan Machine Learning bruges og kan bruges af politiske partier i en valgkamp.

Deltagerne skal medbringe egen bærbar til øvelserne 

Varighed: ca. 45 min. oplæg. + øvelser 2timer

 

Oplæg og øvelser: Augmented Reality

CS Holo

Augmented Reality (AR) har potentiale til at blive fremtidens interface: AR er en ny måde at interagere med hverdagens computere, som supplementerer vor tids brug af smartphones. Allerede i dag kan du indrette din stue i AR ved at placere virtuelle møbler i den virkelige verden eller spille Minecraft på dit sofabord.

Augmented Reality interfaces kan også bruges i en professionel sammenhæng til nem servicering af industrielle maskiner, hvor 3D manualer er afgørende for hurtig opgaveløsning.

Vi vil i dette oplæg beskrive konceptet og interfaceteknologien Augmented Reality, give et overblik over forskellige AR teknologier, forklare hvordan AR virker “behind the scenes” og give eksempler på anvendelser af AR i hverdagen og i industrien.

I øvelserne vil i gennemgå hands-on eksempler og implementere en simpel AR applikation på egen bærbar.

Ved øvelser skal elever medbringe egen bærbar (der arbejdes i par)

Varighed: 45 min. + øvelser 2timer

 

Oplæg og øvelser: Prototyping

v/ PhD-studerende og studerende fra uddannelsen i IT-Produktudvikling
Oplev og eksperimentér med hvordan rapid prototyping teknikker bliver anvendt i både forskning og uddannelse på Institut for Datalogi som en metode til at drive innovation og udvikling af nye digital produkter.

I denne workshop skal deltagerne i grupper idéudvikle, designe og lave en funktionel prototype, f.eks. af en controller til et spil.

Samtidig vil forskere og studerende fremvise og demonstrere interaktive prototyper fra både undervisning og forskningsprojekter.

Varighed: 2-3 t.

Oplæg og øvelser: Sandsynlighedsregning

Aktiviteten handler om anvendelse af elementær sandsynlighedsregning i computeralgoritmer. I forelæsningen forklares, hvordan sandsynlighedsberegning bruges i computere, så de, næsten uden menneskelig medvirken, selv kan skabe animerede fugleflokke til tegnefilm, selv kan skrive historier, vejrudsigter og sportsnyheder og selv kan lave landskaber, labyrinter og lydkulisser til computerspil.

Computere bruger bl.a. sandsynligheder til at skabe varieret indhold i computerspil. F.eks. vælger computeren næste brik i et tetrisspil ved hjælp af tilfældige tal, så de enkelte brikker kommer tilfældigt og med en ønsket sandsynlighed. Sandsynligheder bliver også brugt til at skabe lydkulisser til scener i et computerspil. F.eks. vises i forelæsningen hvordan algoritmer udformet i lydværktøjet Pure Data kan bruges til at skabe en lydkulisse af et havnemiljø med måger, tågehorn, vind og bølgeskvulp. Fidusen er at lydkulisser skabt på denne måde kan klinge i lige så lang tid spillet kræver, uden at der vil være gentagelser. Allerede på Mozarts tid blev sandsynligheder brugt til at spille op til dans med varierede menuetter. Terningkast blev brugt af musikerne til at vælge næste takt, som skulle spilles i en menuet. Dermed blev menuetterne forskellige fra gang til gang.

Aktiviteten sætter fokus på:  

  • Hvordan algoritmer til computere kan udformes, så computere kan skabe indhold i tegnefilm, historier og computerspil.
  • Brug af sandsynligheder og sandsynlighedsfordelinger i computeralgoritmer til at skabe varieret indhold fra gang til gang.
  • Hvordan algoritmeskabeloner f.eks. i lydværktøjet Pure Data kan bruges til at skabe forskellige lydkulisser som f.eks. lyden i kantinen på et gymnasium, eller lyden af en fodboldkamp

Hvordan kan aktiviteten bruges i undervisningen:

  • Forelæsningen berører kernestof (kombinatorik, sandsynligheder, udfaldsrum og fordelinger) og supplerende stof (eksponentielfordelingen) i matematik A.
  • I traditionel anvendelse af sandsynlighedsregning og statistik analyseres indsamlede data. I forelæsningen vises en anden vinkel på anvendelse af sandsynlighedsregning, når sandsynligheder benyttes af computeralgoritmer til at generere varierende fænomener efter forskellige diskrete og kontinuerte sandsynlighedsmodeller.
  • Forelæsningen giver et udgangspunkt for at forstå og diskutere, hvordan computeralgoritmer f.eks. genererer nyheder på sociale medier som Facebook eller genererer reklamer målrettet brugere af f.eks. YouTube, DMI og Amazon.  

Vigtig information om forberedelse og opfølgning på aktiviteten:

Der er udarbejdet et webbaseret materiale som illustrerer, hvordan en computer kan generere f.eks. skrabelodder ved ar bruge sandsynligheder og deskriptiv statistik. Dette materiale kan med fordel benyttes inden forelæsningen sammen med en gennemgang af eksempler på diskrete udfaldsrum og diskrete sandsynlighedsfordelinger. I forelæsningen introduceres den kontinuerte eksponentialfordeling. Det webbaserede materiale udbygger brugen og forståelsen at eksponentialfordelingen. Dette kan benyttes efter forelæsningen. 

Link til webbaseret materiale: http://www.legolab.cs.au.dk/Sandsynlighedsregning/

Oplæg og øvelser: Robottjenere og førerløse biler

Robottjenere, førerløse biler og balancerende to-hjuls køretøjer. Robottjenere, føreløse biler og balancerende tohjuls køretøjer, ved lektor Ole Caprani

På restauranter finder robottjenere helt på egen hånd vej til gæsternes borde med gæsternes serveringer, førerløse biler kan holde en passende afstand til forankørende biler og tohjuls køretøjer kan bevæge sig og holde balancen på blot to hjul samtidig med at køretøjet undviger forhindringer. Mekanismen bag sådanne robotter og autonome køretøjer er en algoritme som hedder PID regulering. PID regulering benyttes også i elevatorer, fly, raketter og klimaregulering af bygninger. 

Oplægget giver en introduktion til PID regulering og ved de efterfølgende øvelser kommer deltagerne til at eksperimentere med programmering af førerløse LEGO Mindstorms biler.

Banegaard. I oplægget fortælles om Monte Carlo Localization, MINERVA og LEGO robotter i Banegaardshallen. 

Oplæg Varighed 45m. / Øvelser varighed. 1-2 timer

Oplæg: Beviser og beregning

Hvis du ved træet vælter når det blæser. Og du ydermere ved at det blæser. Så ved du også at træet vælter... Ikke?

Givet funktionen f(x) = 7 + x, så ved vi f(13) = 20. Så meget er klart.

At disse to ideer overhovedet har noget med hinanden at gøre er en af de mest forunderlige opdagelser i Datalogien og har været kilden til utallige opdagelser gennem tiderne. 

Vi vil igennem et interaktivt oplæg lære om grundlæggende formel logik samt repetere lidt funktionslære - akkurat nok til at værdsætte symmetrien mellem beviser og beregning.


Varighed: 1time

Oplæg: En datalogisk problemstilling fra A til Z

Hvordan finder du den korteste vej fra A til B, og hvordan gør du det hurtigt og effektivt? Det kan lyde simpelt, men inden for datalogiens verden er det faktisk et enormt vigtigt spørgsmål at kunne besvare. 

Hvordan udregner fx Google Maps på få millisekunder den korteste rute igennem et komplekst vejnet? Det er et problem, hvor den effektive løsning kan udføres på millisekunder på en gammel bærbar, men med den naive tilgang kunne hele verdens computerkraft arbejde indtil universets varmedød uden at blive færdig.

I oplægget vil I se, hvordan man kan analysere et problem og finde frem til den smarte løsning. Se webside med eksempel

Varighed: 45 min.